Ultra-Lightweight Encryption for STL Files in IoT-based 3D Printing
Notice bibliographique
Résumé
In the expanding landscape of open hardware and software, the preservation of privacy is paramount for individuals, products, and systems. This study focuses on the security implications pertaining to stereolithography (STL) files in the 3D printing domain, within the scope of the Internet of Things (IoT). As business models increasingly rely on copyrighted content to fuel free services, the application of lightweight encryption becomes crucial in safeguarding STL files utilized in 3D printing operations. In cognizance of the unique needs of the IoT, such as reduced energy consumption, efficient computation, and superior performance metrics, an adaptation of the pioneering Ultra-Lightweight encryption algorithm, modified PRESENT, is proposed. Modifications are made within the substitution box (s-box) of the PRESENT algorithm, yielding a version that consumes less computational time and power. This modified s-box fulfills several evaluation criteria for assessing security parameters, including bijective property, nonlinearity, and strict avalanche criteria, suggesting a substantial resistance to breaches. The application of this customized PRESENT algorithm to secure STL files in IoT-linked 3D printing demonstrates its efficacy in protecting sensitive data, even under the restrictive resources of IoT environments. The findings of this study contribute to the ongoing dialogue on the intersection of security and accessibility in the age of open-source hardware and software.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».